FCN(全称：Fully Convolutional Network)是一种用于图像分割任务的深度学习模型。它通过引入卷积层来捕捉局部特征，并通过跳跃连接将不同层的特征融合起来，从而实现对整个图像的像素级别的预测。近年来，FCN在计算机视觉领域取得了显著的成果，被广泛应用于语义分割、实例分割等任务。FCN的基本原理、结构特点以及价格一览表。

一、FCN的基本原理

1. 局部感受野

传统的卷积神经网络(CNN)通常具有固定的感受野，即每个卷积核只能看到一定范围内的特征。而FCN通过引入全连接层，使得每个卷积核可以同时看到输入图像的所有像素信息。这样一来，FCN可以在不同的层次上提取更加丰富和多样化的特征，从而提高分割的准确性。

2.跳跃连接

为了避免信息丢失，FCN在不同层之间引入了跳跃连接(skip connection)。跳跃连接可以将不同层的特征融合起来，使得信息的传递更加自然和连续。这种设计使得FCN可以更好地捕捉到图像中的长距离依赖关系，从而提高分割的精度。

3.输出预测

FCN的输出是一个与输入图像大小相同的二值图像，表示每个像素属于哪个类别。在训练过程中，FCN需要学习一个合适的阈值来确定像素属于哪个类别。这个阈值可以通过最小化交叉熵损失函数来自动学习得到。

二、FCN的结构特点

1. 编码器(Encoder)

FCN的编码器通常包括一系列卷积层和池化层，用于提取输入图像的特征。这些特征首先经过全局平均池化层进行降维，然后通过一个或多个全连接层进行进一步的抽象。编码器输出一个固定大小的特征图，用于后续的解码器(Decoder)处理。

2. 解码器(Decoder)

解码器是FCN的核心部分，负责将编码器输出的特征图映射回原始图像的大小。解码器通常包括一系列卷积层、上采样层和跳跃连接。解码器通过卷积层和上采样层恢复图像的空间尺寸。接着，解码器使用跳跃连接将不同层的特征融合起来，最终输出一个与输入图像大小相同的二值图像作为分割结果。

三、FCN的价格一览表

由于FCN涉及到多种硬件加速器(如GPU、TPU等),其价格受到硬件性能的影响。以下是一些常见的FCN模型及其价格范围：

1. DeepLab V3+:这是一款基于MobileNet的轻量级FCN模型，适用于中低端设备。其价格大约在100-500美元之间。

2. PSPNet:这是一款基于ResNet的高性能FCN模型，适用于高端设备。其价格大约在500-2000美元之间。

3. U-Net:这是一款经典的FCN模型，具有较强的通用性和适应性。其价格大约在1000-5000美元之间。

4. SegNet:这是一款基于Inception-v3的高性能FCN模型，适用于高端设备。其价格大约在500-2000美元之间。

需要注意的是，以上价格仅供参考，实际价格可能会因供应商、购买渠道等因素而有所不同。为了获得更好的性能和效果，您可能需要根据自己的需求选择更复杂、更高端的FCN模型。

原文链接：http://wftb.cn/news/70620.html